インフロニア・ホールディングス、AIによる従業員コメント分析を強化

インフロニア・ホールディングスがAIを活用した従業員コメント分析を強化

導入の背景

インフロニア・ホールディングス株式会社（本社：東京都千代田区）は、テックタッチ株式会社のデータ戦略AIエージェント「AI Central Voice」を導入し、従業員の声を効率的に分析する新しいシステムを整備しました。この仕組みは、エンゲージメントサーベイ（従業員アンケート）における自由記述を自動的に構造化し、分析することを目的としています。これにより、1万件を超える非定型データから、各事業会社や職種、年代ごとの課題を体系的に把握し、働きがいの向上に向けた施策の検討を迅速に行える体制が整いました。

インフロニアは、建築、土木、舗装、機械、インフラ運営など多岐にわたる事業を展開する総合インフラサービス企業です。グループには前田建設や三井住友建設など、名だたる5社が含まれています。彼らは従業員エンゲージメントを向上させるための取り組みを進めていますが、過去の従業員アンケートを分析するには多大な時間と労力がかかるため限界がありました。

導入の決め手

「AI Central Voice」は、従業員の声を分析する上で高い評価を受けている特徴を持っています。具体的には以下のような点が挙げられます。

1. 意図の構造化: 一つのコメントには複数の文脈的意図が含まれていることがあり、それを分解して整理することで、意図の構造を明確にします。
2. 自動カテゴリ付与: 企業の目標に合わせた目的別のカテゴリを自動生成し、効率的な分析を支援します。
3. 高精度分析: 多段階の前処理によって、誤分類やノイズを低減し、高精度な分析を実現します。
4. 要因分析の簡易化: コメント内容とeNPSなどの評価指標を組み合わせて要因分析が容易に行えるため、迅速な意思決定が可能です。

これらの特長により、短期間で大量の自由記述を高精度に構造化できるため、企業の人事戦略を迅速に進めることができると期待されています。

導入効果

「AI Central Voice」の導入によって、インフロニアでは以下のような効果を見込んでいます。

- グループ共通課題の可視化: データを用いて、異なる事業会社や年代、職種の傾向を把握し、経営層や事業会社間で認識を統一することが可能になります。
- 施策の優先順位付け: eNPSへの影響が大きいカテゴリや強い相関を持つ要素を特定し、それに基づいて改善施策を論点として決定します。
- 根本要因の特定: 低評価の背景には、残業時間や休暇取得状況が強く関連することを明らかにし、根本的な原因を解明します。
- 会社別の改善活動の推進: 分析結果を事業会社ごとに展開し、各社に固有の課題に基づいたきめ細やかな改善を促進します。

今後の展望

今後は「AI Central Voice」を活用して、さらなるグループ経営の高度化やインフラDXの推進を目指していきます。従業員アンケートの分析結果に基づく人事施策のPDCAを加速させていくとともに、中期経営計画の重点施策の実行度や組織の変化を継続的に把握するシステムを構築していく予定です。また、従業員の期待や追加サーベイに対する相関分析にも取り組み、eNPSに影響する要因をさらに精緻に把握し、施策の質を高めることを目指します。